스노우플레이크, 데이터 통합 AI 및 앱 개발 지원하는 아이스버그 테이블 기능 강화 및 거버넌스 모델 확장

글로벌 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)는 온라인으로 진행되고 있는 스노우데이 2023 (https://www.snowflake.com/snowday-korea/)를 통해 고객들이 자체 스토리지를 관리하면서도 스노우플레이크의 손쉬운 관리와 뛰어난 성능을 활용할 수 있도록 오픈 테이블 포맷인 아이스버그(Iceberg) 기능을 강화했으며, 더 강력해진 거버넌스 모델 ‘스노우플레이크 호라이즌(Horizon)’을 통해 점점 복잡해지는 데이터 생태계를 간편하게 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.

이를 통해 고객들은 단일 데이터 플랫폼에 모든 데이터를 안전하게 통합함으로써 비용을 절감하면서도 더 많은 가치를 창출할 수 있게 됐다.

스노우플레이크 제품 부문 SVP 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman)은 “견고한 데이터 기반은 인공지능(AI) 전략을 성공적으로 이끌 수 있는 핵심으로 스노우플레이크는 고객들이 안전하면서도 통제된 방식으로 데이터와 새로운 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있다”며 “스노우플레이크는 데이터 사일로나 데이터 교환 없이 모든 데이터를 활용할 수 있는 간편한 방법을 제공하고, 이를 통해 사용자들은 강력한 AI 모델과 앱을 개발할 수 있다”고 말했다.

데이터 사일로를 제거해 조직의 데이터 전략 실행을 촉진하는 스노우플레이크

비즈니스 영향력을 높이기 위해 데이터의 폭넓은 활용과 더 많은 워크로드의 지원이 필수다. 이번에 스노우플레이크는 아래와 같은 테이블 유형을 확장했다. 이를 통해 스노우플레이크는 조직의 데이터와 AI 전략을 주도하는 데이터 백본으로서 더 다양해진 방식으로 데이터 사일로를 제거하고 데이터 통합을 지원하게 된다.

· 아이스버그 테이블: 아이스버그 테이블을 활용하면 개방형 일반 아파치 아이스버그 형식으로 외부에 저장돼 관리되는 데이터에 스노우플레이크의 편의성과 성능, 범용적인 거버넌스를 적용할 수 있다. 다른 엔진에서도 해당 데이터에 액세스할 수 있어 폭넓은 선택지를 제공한다. 조직은 스노우플레이크 플랫폼을 기반으로 고객의 데이터 레이크와 데이터 레이크하우스, 데이터 메시, 데이터 웨어하우스를 구현하는 데 필요한 추가 아키텍처 패턴을 손쉽게 지원할 수 있다.

주요 거버넌스를 더욱 확장하는 스노우플레이크 호라이즌

‘스노우플레이크 호라이즌’은 스노우플레이크의 확장된 거버넌스 모델로 데이터 클라우드에 대한 액세스 기능을 비롯해 규정 준수, 보안, 개인정보 보호, 상호 운용성을 통합 지원한다. 스노우플레이크 호라이즌은 사용자가 조직 내외를 불문하고 클라우드, 팀, 파트너, 고객 전반의 데이터와 앱 등을 손쉽게 관리하며 즉각적으로 조치할 수 있도록 한다. 스노우플레이크의 단일 및 다중 클라우드 거버넌스 모델은 업계에서 강력한 차별화 요소이며, 이를 활용하는 고객은 점점 복잡해지는 데이터 생태계를 간편하고 쉽게 관리할 수 있다. 이번에 더 강화된 거버넌스 (https://docs.snowflake.com/ko/guides-overview-govern)는 아래와 같다.

· 추가 인가 및 인증: 스노우플레이크는 한국 금융보안원(K-FSI)을 포함해 최근 영국의 사이버 에센셜 플러스(Cyber Essentials Plus, CE+), 미국 연방수사국(FBI)의 범죄 사법 정보 서비스(Criminal Justice Information Services, CJIS) 보안 정책, 미국 국세청(IRS)의 간행물 1075 조세 정보 보안 지침에 대한 규정 준수를 인증했다. 또 AWS GovCloud에 대해 StateRAMP High 및 미국 국방부 영향도 4(DoD IL4) 임시 승인(PA)을 획득했다. 이런 인가 및 인증 사항을 통해 스노우플레이크는 특히 공공 부문의 데이터 요구 사항에 대해 최고의 보안과 개인정보보호를 보장한다.

· 데이터 품질 모니터링: 데이터 품질 모니터링을 통해 고객은 보고서 작성, 경고, 디버깅에 필요한 데이터 품질 지표의 측정과 기록을 간편하게 수행할 수 있다. 스노우플레이크는 즉시 사용할 수 있는 측정 기능과 맞춤형 측정 기능을 사용자에게 모두 제공함으로써 업계 최고의 거버넌스를 지속 확장하고 있다.

· 데이터 계보 UI: 데이터 계보 UI는 고객에게 객체의 업스트림 및 다운스트림 계보를 시각화해 제공한다. 이를 통해 고객은 업스트림에서 발생한 변경 사항이 다운스트림의 객체에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 확인할 수 있다.

· 차등 개인 정보 보호 정책: 고객은 쿼리 결과가 오리지널 데이터 세트의 개별 기록에 대한 결론을 유추할 수 있는 정보를 배제시켜 민감한 데이터를 보호한다.

· 데이터 분류: 사용자 지정 분류, 국제 분류 체계를 비롯해 스노우플레이크의 새로운 UI를 기반으로 한 분류 워크플로를 통해 사용자는 조직 내에서 민감한 데이터가 의미하는 것을 정의하고 데이터 보유체계 전반에 걸쳐 해당 데이터를 식별할 수 있다.

· 트러스트 센터: 스노우플레이크의 트러스트 센터는 클라우드 간 보안 및 규정 준수 모니터링을 한 곳에 통합해 보안 모니터링 비용을 줄이고, 결과적으로 낮은 총소유비용(TCO)을 유지한다. 동시에 계정 위험도 상승을 방지한다. 또 신뢰 센터를 통해 조직은 업계 모범 사례에 따른 보안 및 규정 준수 위험을 발견하고 위반 사항의 해결과 예방을 위한 권고 사항을 확인할 수 있다.

비용 최적화를 위한 비용 투명성 향상

스노우플레이크의 새로운 비용 관리 인터페이스는 기존의 비용 관리 기능과 신규 기능을 통합해 고객이 하나의 사용자 인터페이스상에서 스노우플레이크 비용을 더 효과적으로 관리하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 이제 관리자는 스노우플레이크의 단일화된 공간에서 비용을 파악하고 관리, 최적화할 수 있다. 또 계정 수준 사용량과 소비 지표에 대해 더 높은 가시성을 확보하고, 스노우플레이크의 꾸준한 성능 개선 기능으로 고객이 보유한 스노우플레이크 크레딧의 가치가 시간에 따라 어떻게 변하는지 트래킹할 수 있다. 고객은 지출을 제어하기 위해 한도 설정과 알림을 한 곳에서 설정하고, 권장 사항을 활용해 스노우플레이크상에서 리소스 배분을 최적화할 수 있다.

스노우플레이크는 스노우데이 2023을 통해 모든 사용자가 생성형 AI의 기능을 저마다의 데이터에 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 새로운 혁신과 더불어, 개발자가 데이터 클라우드상에서 머신러닝 모델 및 풀스택 앱을 손쉽게 구축할 수 있도록 돕는 강화 기능 (https://www.snowflake.com/news/snowflake-accelerates-how-users-build-next-generation-apps-and-machine-learning-models-in-the-data-cloud/) 등에 대해서도 발표했다.